Новости искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. — узнаете, как ИИ меняет рынок здравоохранения и фармацевтики; — разберете реальные кейсы применения Data Science в медицине и познакомитесь с прикладным анализом данных; — поймете с чего начать карьеру в HealthTech. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин. Нормативное регулирование искусственного интеллекта в медицине. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) призывает в вопросах медицины относиться к «познаниям» созданных искусственным интеллектом больших языковых моделей «с осторожностью».

Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом

Искусственный интеллект оцифровывает данные. Влияние Искусственного интеллекта в области медицины увеличивается с каждым годом. Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных.

Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных. В российской системе здравоохранения большие возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ), он уже активно внедряется по всей стране.

Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом

Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса. Будет расширяться использование в здравоохранении искусственного интеллекта. Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов. Благодаря возможностям искусственного интеллекта (ИИ) здравоохранение в России постепенно трансформируется по мере того, как передовые технологии меняют медицинскую практику, включая диагностику, лечение пациентов и медицинские операции.

ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране

Также система помогает в обучении молодых врачей. Систему поддержки принятия врачебных решений для диагностики рака нижних отделов желудочно-кишечного тракта ЖКТ на базе алгоритмов искусственного интеллекта Polyptron при поддержке Фонда содействия инновациям разработали специалисты компании «ЭВА Лаб» из Челябинской области. Как сообщил ИА Регнум директор по продукту Евгений Алханов, система с помощью ИИ помогает врачам в режиме реального времени выявлять ранние признаки рака кишечника. ИИ распознает аномалии прямо во время эндоскопического исследования и информирует об этом врача.

Сейчас пилотный проект реализуется в больницах Челябинска, Екатеринбурга и Москвы. Только в челябинском областном онкоцентре проведено уже около 2,5 тыс. Как сообщало ИА Регнум, национальный проект «Цифровая экономика», реализуемый по решению президента Владимира Путина, призван содействовать ускоренному внедрению цифровых технологий в различных сферах жизни.

С помощью AI появилась возможность генерировать в 4,8 раза больше белковых кластеров, чем существует в природе. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Компания выложила OpenCRISPR-1 в открытый доступ, чтобы способствовать развитию технологии и её использованию в научных исследованиях и коммерческих проектах. Статью с научным исследованием можно почитать тут.

Предоставить доступ к еще большему разнообразию. С помощью AI появилась возможность экстраполировать на новые белковые пространства, которые еще не были освоены, тем самым выходя за рамки природных белков. Активировать новые функции, ранее не доступные ученым.

В общем, всем все понятно. Далее раскрываются цели внедрения дистанционного мониторинга: «…расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; повышается сознательное отношение граждан к состоянию своего здоровья». Вот оно что — наше сознательное отношение к состоянию здоровья оказывается сильно повысится, если будем постоянно вставленный в тело датчик носить, который по беспроводной связи будет постоянно наши биоданные передавать «кому следует».

А риски отказа от этого связаны у них со «сдерживанием перехода от реактивной на превентивную модель контроля». Знакомая тема — профилактика и раннее выявление превыше всего. Именно такие "инновации" активно двигают Всемирный экономический форум, Всемирная организация здравоохранения в рамках их глобального тренда на "цифровую медицину", "цифровое здоровье" и т. Не к ночи и не к Пасхе помянутые Клаус Шваб, Ноэль Харрари и прочие "спикеры четвертой промреволюции" постоянно "пророчествуют" нам, что скоро настанет эра "человека взломанного", когда электронные устройства будут монтироваться прямо в тела людей. История с дистанционным мониторингом, призванная вроде как помочь нашему здоровью, полностью вписывается в их концепцию. Ну и напоследок — целевые показатели проекта, несколько конкретных цифр.

К 2030 г. Надеемся, что перед прикреплением к нашим телам датчиков, хотя бы поинтересуются нашим мнением? Еще приходит на ум, что крайняя конференция в московском офисе ВОЗ, перед тем, как он был закрыт в связи с односторонними санкциями ВОЗ против России из-за проведения СВО, была посвящена как раз «цифровому здравоохранению». Так что не подумайте, что эту повестку внедряют какие-то айтишники — нет, это самое настоящее цифролобби в медицине, цель которого — трансформировать до неузнаваемости так и хочется сказать — уничтожить медицину традиционную. Мы конечно попробуем и дальше жить и лечиться, при необходимости, без цифровых профилей, но пора уже ставить заслон этой глобальной антисуверенной повестке в работе Правительства РФ. И выход из ВОЗ будет лучшим лекарством от нее.

При этом с учетом общего числа пациентов медучреждений общее число таких документов оценивается в 10 млрд. Все учреждения здравоохранения имеют доступ в интернет. В государственных медучреждениях создано около 1 млн рабочих мест , подключенных к МИС. Электронные подписи есть у 522 тыс.

Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине

Искусственный интеллект в медицине Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением.
Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине.
Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам Можно ли назвать научным направление Искусственный интеллект (ИИ) и сhatGPT4 вобравшим в себя достижения вычислительной математики, философии, нейрофизиологии для создания систем, которые бы обладали.

«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине

Что он должен успеть? Собрать клинический анамнез, выявить риски заболеваний, назначить правильное лечение, успеть принять всех пациентов, уделив внимание каждому, подписать документы электронной подписью, следовать клиническим рекомендациям, учитывать стандарты и порядок оказания медицинской помощи. Ему надо быть подобным шестирукому божеству, и все это — в условиях крайне сжатого времени, отведенного на прием. А перегруженность, как известно, ведет к профессиональному выгоранию. Естественный, то есть человеческий интеллект способен на многое: синтезировать новые знания, принимать решения, основанные на ценностях и смыслах, неся социальную и профессиональную ответственность, постоянно расширять профессиональный кругозор.

Человек может мыслить креативно, создавая качественно новые решения. Не только на базе предыдущего опыта, но и на основе абстракций строить модели будущего, создавать концепции, рассматривать теории и предположения. Он видит профессиональную проблему с разных сторон и применяет кросс-дисциплинарный подход. Например, врач при постановке диагноза учитывает не только данные по своему профилю, но и по смежным дисциплинам.

А еще берет во внимание эмоциональное состояние пациента, его образ жизни, помнит, что пациент может симулировать или что симптоматику могут искажать сопутствующие заболевания. С учетом всего этого диагностика будет намного качественнее. Наверное, у многих так бывало, что все данные и цифры говорят об одном, но есть четкое внутреннее ощущение, что сейчас нужно сделать другой выбор. И в итоге такие решения оказываются верными.

Это неосознаваемый процесс, основанный на предыдущем опыте и анализе более широкой совокупности факторов, скрытых от сознания. Интуиция — это пока чисто человеческая черта и навык. Но есть у естественного интеллекта не только преимущества, но и слабые места — тот самый человеческий фактор. Любому биологическому организму свойственна усталость, влекущая потерю концентрации и риск совершить ошибку.

Огромный поток интерактивных данных и массив исторически накопившихся данных в виде анамнеза заболеваний, предыдущих исследований, динамики показателей здоровья пациента, множество факторов для принятия решений и катастрофическая нехватка времени — неподъемная ноша для обычного врача.

От этого могут зависеть жизни пациентов. Google Deepmind Health анализирует симптомы и предлагает несколько диагнозов. Результаты поиска основаны на миллионах страниц научной информации, которые содержат даже самые малоизвестные заболевания. Сервис MedClueRx анализирует симптомы и не просто диагностирует болезнь, но и выбирает максимально безопасные и эффективные препараты в зависимости от особенностей пациента. Диагностика Системы с искусственным интеллектом позволяют распознавать заболевания даже на ранней стадии. Например, сервисы Zebra Medical Vision и Arterys помогают врачам-диагностам сосредоточиться на общении с пациентами и избавиться от необходимости вглядываться в мельчайшие детали снимков легких и УЗИ сердца. Создание лекарств Разработка вакцины и последующие клинические исследования — это долгие и дорогостоящие процессы. ИИ может уменьшить время на разработку новых лекарств в несколько раз, анализируя молекулярные структуры существующих препаратов и предлагая новые согласно заданным требованиям.

Например, в 2019 году компания Insilico Medicine таким образом создала несколько вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза. Для этой задачи алгоритмам понадобился 21 день, после чего ученые отобрали наиболее подходящие варианты препаратов и за 25 дней провели тест на лабораторных животных. Таким образом, понадобилось 46 дней для выбора подходящего лекарства. Однако традиционный процесс разработки лекарств занимает около 8 лет и стоит фармкомпаниям несколько миллионов долларов.

Непосредственно взаимодействуя с мозгом, эти технологии позволяют проводить более целенаправленные и эффективные методы лечения, потенциально повышая качество жизни бесчисленного множества пациентов. В то время как 3D-печать используется в различных отраслях промышленности, ее применение в области медицинских технологий особенно перспективно. Возможность 3D-печати органов обладает огромным потенциалом в решении глобального кризиса нехватки органов. Используя собственные клетки пациента, ученые могут создавать функциональные органы, которые являются биосовместимыми и не требуют иммуносупрессии. Представьте себе мир, в котором люди, нуждающиеся в пересадке почки, могут просто напечатать новую почку в 3D-формате, избавив от необходимости в длинных очередях ожидания и риска отторжения органа. CRISPR, сокращение от сгруппированных коротких палиндромных повторов с регулярными промежутками, является мощным инструментом редактирования генов, который позволяет ученым вносить точные изменения в ДНК организма. Эта разработка способна излечивать генетические заболевания, модифицировать сельскохозяйственные культуры для повышения урожайности и устойчивости и даже уничтожать переносчиков болезней, таких как комары. Попав в цель, Cas9 разрезает ДНК в нужном месте, позволяя ученым вставлять, удалять или модифицировать гены с поразительной точностью. В области генетических заболеваний у него есть потенциал для коррекции генетических мутаций, ответственных за такие заболевания, как муковисцидоз, серповидноклеточная анемия и болезнь Хантингтона. Фактически, в 2020 году было проведено первое в истории клиническое испытание с использованием CRISPR на людях для лечения генетической формы слепоты, продемонстрировавшее его потенциал для применения в реальных условиях. Телемедицина Телемедицина, еще одно прорывное достижение в области медицины, революционизирует способы оказания медицинской помощи. Благодаря телемедицине пациенты теперь могут получать доступ к медицинским услугам удаленно, устраняя географические пробелы, расширяя доступ к специалистам и сокращая потребность в личных посещениях. Эта технология становится все более необходимой, особенно во времена кризисов, таких как пандемия COVID-19, когда физический контакт и поездки создают значительные проблемы. Реальные примеры проиллюстрировали успех внедрения телемедицины. В сельских районах таких стран, как Австралия и Канада, телемедицина играет важную роль в предоставлении медицинских услуг отдаленным общинам. Кроме того, во время пандемии COVID-19 системы здравоохранения по всему миру быстро внедрили телемедицину, чтобы обеспечить непрерывный уход за пациентами и свести к минимуму риск передачи инфекции.

Альманах подготовлен на основе анализа открытых источников, в том числе баз патентов, СМИ, сайтов компаний, сайтов университетов, баз данных научных публикаций Google Scholar, OpenAlex, PubMed, Scopus и др. Технологии ИИ находят все большее применение в биологических науках, медицине и национальных системах здравоохранения.

Искусственный интеллект для точной диагностики

  • Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
  • Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
  • Решения СберМедИИ вошли в ТОП-10 медицинских нейросетей (ИИ) в России в 2024 году | SBERMED AI
  • Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в
  • Перспективы применения ИИ
  • Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине | Новости Оргздрав

Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве

Однако искусственный интеллект способен ускорить и удешевить этот процесс. Например, российская платформа Syntelly умеет анализировать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а база данных сервиса хранит информацию о 96 миллионах молекул, позволяя исследовать и сравнивать их. До 2024 года в РФ должна появиться серия стандартов, которые снимут нормативно-технические препятствия к развитию нейросетей. Предполагается, что это упростит работу тысячам разработчиков и даст возможность еще шире использовать ИИ в медицинской сфере. В АНО «Цифровая экономика» Россию уже назвали «одним из мировых лидеров в разработке и внедрении искусственного интеллекта в здравоохранении». Рекомендуем также прочитать материал «ФедералПресс» о том, в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад. Еще по теме.

Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств , сетей Байеса и искусственных нейронных сетей , были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах. Однако с 2002 года технологии сделали большой шаг вперед, а к программам внедрения искусственного интеллекта в медицину подключились и IT-гиганты, и целые государства. Сегодня ученые надеются, что с помощью искусственного интеллекта уже в ближайшем будущем возможно будет прийти к сверхточной или прецизионной медицине, в рамках которой появится возможность назначать индивидуальное лечение каждому отдельному человеку, учитывая его уникальные генетические и другие особенности. В США уже объявили о запуске пилотных проектов по развитию прецизионной медицины. Медико-технологические достижения, произошедшие в этот полувековой период, позволили вывести здравоохранение на новый уровень.

Такие помощники очень удобны для людей, к тому же они снижают нагрузку на персонал медучреждений. Ускоренная разработка медикаментов Технологии ИИ ускоряют процессы создания лекарственных препаратов, традиционно занимающие много времени и требующие внушительных финансовых вложений. Благодаря анализу сложных биохимических взаимодействий алгоритмы машинного обучения способны мгновенно определять лучшие составы лечебных средств. Ускорение процессов максимально важно для адаптации в условиях кризисов в здравоохранении и быстрой разработки эффективных методов лечения новых болезней. Мониторинг за психическим здоровьем Традиционные модели здравоохранения часто игнорируют факторы психического здоровья пациентов, которые становятся одними из самых важных благодаря возможностям ИИ. Уникальные приложения позволяют заблаговременно выявлять психические отклонения за счет комплексного анализа речевых шаблонов, текстовых сообщений, социальной активности человека. Такие инструменты очень важны для своевременного вмешательства и решения психических нарушений до начала обострения. Улучшение обучения специалистов Возможности ИИ становятся революционными в области обучения медиков. Благодаря симуляторам виртуальной реальности создается максимально реалистичная и захватывающая среда обучения.

Уже несколько лет определять заболевания на разных стадиях московским врачам помогает цифровой ассистент. Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов. Сейчас в столице работает больше 40 подобных сервисов. Алгоритмы помогают выявлять самые разные заболевания, в том числе онкологические и сосудистые. Сначала работают врачи-рентгенологи , а потом — искусственный интеллект. Нейросеть обрабатывает снимки пациентов без участия медиков. Такая система уже действует в столичных поликлиниках. То есть он сразу подсвечивает те места, где есть эта патология». Искусственный интеллект, по словам врачей, делает более точное описание. Помогает медикам не пропустить патологию пациента. Да и занимает такое описание меньше времени, а значит больному результаты исследований придут быстрее. На расшифровку снимков у «машины» есть шесть минут, но на деле она справляется всего за две. Игорь Шулькин, заместитель директора по перспективному развитию Центра диагностики и телемедицины: «Компьютерная томография головного мозга: искусственный интеллект четко оконтурил выявленное кровоизлияние и померил объем.

Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?

Мы всегда будем получать усреднённые ответы вместо правильных", - считает профессор кафедры Интеллектуальных информационных технологий факультета ВМК МГУ имени М. Александр Рыжов. По его мнению, к 40-му году мы будем жить при свечах, так как вся энергия будет уходить на обслуживание компьютеров. Каждый из вас может скачать chatGPT на телефон и утром с ним беседовать. Спланировать какую-либо операцию он не сможет никогда", - отметил он. С анекдота про корреспондента газеты "Правда" и говорящую корову начал свою речь генеральный директор ассоциации "Национальная база медицинских знаний", руководитель направления цифровой медицины "Инвитро" Борис Зингерман. С одной стороны — это чудо. С другой — окончила ли она "Гарвард"?

Например, голосовые сервисы ввода данных устной речи - врач может наговаривать то, что он видит, а данные записываются в медицинскую карту уже в виде текстового сообщения. Сервисы видеоаналитики могут следить за состоянием пациентов с ограничениями по движению, например, в реанимации и при необходимости послать сообщение на пост. Ну и, конечно, стоит отметить чат-боты, которые помогают с первичным сбором данных о пациенте в кол-центрах при записи к врачу. Она позволяет на УЗИ-аппаратах неэкспертного уровня за счет анализа данных получать то же качество, как и на УЗИ-аппаратах более высокого класса", - рассказал Павел Пугачев. Искусственный интеллект имеет большие возможности, но решать с его помощью все задачи сразу не требуется, полагают эксперты. Инвесторы, работающие в сегменте цифровой медицины, считают, что нужно фокусироваться на отдельных ключевых элементах, где ИИ сегодня действительно может помогать, отметил директор по развитию венчурного фонда НТИ под управлением Kama Flow Евгений Борисов. В первую очередь это все, что связано с ассистированием и поддержкой врачебных решений. Второе - это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, - сказал эксперт. Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции".

Благодаря анализу сложных биохимических взаимодействий алгоритмы машинного обучения способны мгновенно определять лучшие составы лечебных средств. Ускорение процессов максимально важно для адаптации в условиях кризисов в здравоохранении и быстрой разработки эффективных методов лечения новых болезней. Мониторинг за психическим здоровьем Традиционные модели здравоохранения часто игнорируют факторы психического здоровья пациентов, которые становятся одними из самых важных благодаря возможностям ИИ. Уникальные приложения позволяют заблаговременно выявлять психические отклонения за счет комплексного анализа речевых шаблонов, текстовых сообщений, социальной активности человека. Такие инструменты очень важны для своевременного вмешательства и решения психических нарушений до начала обострения. Улучшение обучения специалистов Возможности ИИ становятся революционными в области обучения медиков. Благодаря симуляторам виртуальной реальности создается максимально реалистичная и захватывающая среда обучения. VR-симуляция облегчают отработку сложных процедур. За счет этого медицинские работники набираются опыта и получают уверенность в своих действиях без рисков для пациентов.

Искусственный интеллект для визуализации и обработки ренгенологических изображений 10. HUB Telemed Телемедицина Телемедицинская платформа для врачей с возможностью выбора метода описания лучевых исследований на основе ИИ Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. Использование этих систем может значительно улучшить диагностику, ускорить процесс лечения и сделать медицинские услуги более доступными и персонализированными для пациентов.

Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России

Совокупное использование сервисов MVS Platform и МИС обеспечит администрацию клиники всеми необходимыми инструментами для качественного менеджмента. Адрес: г. Санкт-Петербург, Левашовкий пр-кт, д. А, ком.

Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера Принять все.

Чем больше система будет знать обо всех обстоятельствах происходящих с пациентом процессов, тем более качественные рекомендации она будет выдавать. Врач или пациент? Для быстрого добавления новых записей в «Джейн» был создан чат-бот, доступный со смартфона. Можно, конечно, воспользоваться обычной веб-версией, но с чат-ботом процесс сильно ускоряется. Чат-бот — очень оперативный интерфейс: запустил, быстро ввёл туда всё, что нужно. А веб-приложение — уже более мощный инструмент. Он может использоваться на стационарной основе и предоставлять больше функций. Это трудоёмкий процесс? Но от него зависят жизнь и здоровье человека, ребёнка. Если родители хотят ребёнку добра, то им придётся этим заниматься. Всё зависит от мотивации. Именно для облегчения этого процесса мы создали чат-бота. Работать с ним было проще, чем пользоваться обычным мессенджером. Во многих случаях даже писать ничего было не нужно — только нажимать кнопки на экране. Туда же можно было отправить и результаты анализов например, общего анализа крови , полученные из лаборатории в виде стандартных PDF-файлов. Прикрепляете файл, система его парсит, извлекает текст и вносит в базу. Очень удобно! В этом как раз и состояла одна из фишек системы. Есть мощный тренд: мы от статистической доказательной медицины переходим к персональной медицине , но тоже доказательной. Однако пока ни в одной стране полного перехода к ней так и не произошло. И вот «Джейн» попыталась сделать шаг к светлому будущему, когда мы сможем собирать все показатели здоровья человека, а компьютерная система будет находить в них закономерности, которые важны для успешного лечения. Вы ему что-то отвечаете. Хотя откуда вы можете достоверно знать о противопоказаниях? Но если у нас будет возможность пользоваться «Джейн» или подобной программой, то все данные о пациенте рано или поздно станут известны системе и она сможет указать врачу на эти аспекты, индивидуальные особенности. Причём, в отличие от доктора-человека, компьютерная система не может что-то забыть или потерять, она способна запомнить информацию о тысячах пациентов с абсолютной точностью. Персонализация является одной из частей современного подхода к здравоохранению, известного как концепция 4П-медицины. Название происходит от четырёх английских слов, начинающихся с буквы П: персонализация, прогнозирование, профилактика и преемственность Инфографика: Skillbox Media — Что из этого было реализовано в «Джейн»? Мы взяли базу РЛС, распарсили и ввели в систему. Так у «Джейн» появились знания о показаниях, противопоказаниях и побочных явлениях приёма лекарственных средств. Далее врач, когда решал, какой препарат назначить, давал алгоритму задание: «Подбери лекарство для этого ребёнка». И система рассчитывала интегральный показатель для каждого вещества, который показывал степень риска приёма средства для конкретного пациента. Вещества, которые могут ухудшить состояние больного, компьютер подсветит красным. Более того, лекарственные средства взаимодействуют друг с другом. Если врач попытается назначить несовместимые препараты, то «Джейн» и об этом просигнализирует. Так алгоритм подбирает лекарство, наилучшим образом подходящее конкретному пациенту. Это наглядный пример персонализированной медицины. Её можно модифицировать под другие болезни, не только для эпилепсии? Это отдельный модуль, который был встроен в «Джейн» и работал очень успешно. Кстати, им пользовались не только неврологи, но и врачи других специализаций. Как «Джейн» помогала предсказать приступы эпилепсии — Из каких частей состояла «Джейн»? Перечислю основные модули: диагностика; разработка плана лечения и подбор лекарств; контроль принятия лекарств; Также был дневник пациента.

В этом случае пациент получит заключение специалиста в течение суток. С помощью применения искусственного интеллекта рассчитываем ускорить описание исследований и повысить точность диагностики. В случае успеха ИИ-технологии оставят работать автономно на постоянной основе.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий